# 假设model是已经实例化的TransformerModel对象
# loss_fn是交叉熵损失函数实例
# optimizer是优化器实例

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for src, tgt in train_dataloader:
        # 前向传播
        output = model(src, tgt, ...)
        loss = loss_fn(output.view(-1, output.size(-1)), tgt.view(-1))

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 记录日志（这里省略）

# 评估
model.eval()  # 设置为评估模式
total_loss = 0
with torch.no_grad():
    for src, tgt in eval_dataloader:
        output = model(src, tgt, ...)  # 注意：在评估时，tgt可能不是必需的，具体取决于你的模型实现
        # 假设我们只是为了演示而计算损失（实际评估中可能使用BLEU等指标）
        loss = loss_fn(output.view(-1, output.size(-1)), tgt.view(-1))
        total_loss += loss.item()

# 计算平均损失（这里省略）
# ...
